ベイジアンネットワークとは

ベイジアンネットワークとは、AIの分野では中核的な技術で連鎖的に起こる物事の因果関係を求める方法です。データの因果関係を分析する手法の1つであり、因果関係の強さを、ある事象が起きた場合にほかの事象が起きる確率の条件付確率で判断します。複数の事象における因果関係をグラフィカルに把握する点が特徴です。

原因と結果のデータを分析し、将来の結果を予測する手法であり、人々が日常生活で他人の行動や出来事を予測する際に使われる思考パターンをベースにしています。統計的推論は確率を使用し、ある原因からどのような結果が生じるかを予測できます。

ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）とは、あることが発生した場合にほかのことが起きる可能性を条件付き確率の大小で判断するデータの因果関係を分析する手法です。ベイズの定理を基準として因果関係の強さを表しています。原因と結果の関係を組み合わせることによって、それぞれに影響を与えながら発生する現象を可視化したものであり、ネットワークを表した図で表現することが一般的です。

ベイジアンネットワークの由来

ベイジアンネットワークは、トーマス・ベイズが発表したベイズの定理がもととなっています。ベイズの定理とは、ある要因が起きたことにより、結果がどのように出るかを推計する分析方法です。要因を集めることにより、さらに精度の高い予測をできるようになると考えられています。ベイズの定理をもととして、多くの原因や結果をつなげることによって原因や結果の確率を予測するための推論手法がベイジアンネットワークです。

ベイジアンネットワークは、出来事をつなぐネットワーク図と、各原因と結果の間の条件付き確率表から構成されます。これにより、複雑な現象や事象について、それらの原因や結果の確率を予測することが可能です。ベイジアンネットワークは、医療診断やビジネス戦略立案などの分野で活用されています。

ベイジアンネットワークの特徴

ベイジアンネットワークには大きくわけて2つの特徴があります。

まず、ベイジアンネットワークは条件付き確率によって事象間の因果の強さを表します。事象の条件を設定することで、他の事象が発生する確率を基準としている点が特徴です。例えば、Aが1になる場合、Bが2になる場合の確率を把握することでAとBの関係性の強さを明確にできます。分析の結果AとBに関係のないことがわかれば、ベイジアンネットワークにおいてAとBの間に線を引くことはありません。

次に、ベイジアンネットワークではそれぞれの事象における関係性がわかるようにグラフィカルに表示します。事象の間に関係がない場合は線を引かないため、関係性を可視化できる点が大きな特徴です。このため、ベイジアンネットワークを活用することでモデルの見直しをしやすくすることが可能です。

ベイジアンネットワークの活用例

モデル化の代表例としてディープラーニングが挙げられ、予測精度の高い点が大きな特徴です。しかし、変数間の関係においてブラックボックスになっている場合もあります。そこで、関係性が可視化しやすいベイジアンネットワークが活用される場合があります。

ベイジアンネットワークでモデル化することによって、ネットワーク図を確認して何度も修正することでモデルの精度を上げることが可能です。複雑な事象が絡み合っている気象予測や医療、レコメンドシステムなどにおいて活用されることが一般的です。

ベイジアンネットワークには次のようなメリットが挙げられます。

1. 自ら学習できる
2. 経験則を組み込める
3. さまざまな角度で予測できる
4. エビデンスが足りなくても予測できる
5. 確率で答えを表せる

自ら学習できる

ベイジアンネットワークは、原因や結果を積み重ねることで結果と原因を推測するため自ら学習できる点が特徴です。原因と結果の数が少ない時点ではあいまいであっても、原因と結果を重ねることによって推測の精度を上げられます。

経験則を組み込める

この変数とこの変数は関係があるといった経験的な知識があれば、それを元に分析することで、より実践的なモデルを作ることができます。つまり、経験的な知識と数学の両方を活用して、データ分析が可能です。

さまざまな角度で予測できる

ベイジアンネットワークは、一方向だけでなく相互に関係する変数間における互いの影響を考慮できるため、柔軟な確率推論が可能なモデルです。通常の予測モデルは、目的変数と説明変数を決めて、説明変数から目的変数を予測することが一般的です。その点、ベイジアンネットワークでは、目的変数と説明変数の区別がないため、リンク先からリンク元を推論することができる逆推論をしやすくなります。さらに、推論条件と対象を自由に指定することで、さまざまな方法で確率推論を実行することが可能です。

エビデンスが足りなくても予測できる

ベイジアンネットワークは、予測をする際にすべての入力値を必要としない点でニューラルネットワークとは異なります。ベイジアンネットワークは情報が限られている場合でも、可能な範囲内で答えを推測することができます。

確率で答えを表せる

ベイジアンネットワークでは、変数間における定量的な関係を条件付き確率で表示します。あらかじめ設定しておいた情報を基準として、確率計算を活用して推論するのが特徴です。

医療分野

各都道府県において患者や住民からアンケートをとり、ベイジアンネットワークを活用することによって、何を基準に病院を選んでいるかを分析しました。今後の具体的な医療情報の見解を提示したり、これまで各県によって内容が違った患者がどのようなデータを求めているかを把握したりといった調査内容です。

医療の質に対する項目や利便性、対応など30項目においてアンケートをとって、ベイジアンネットワークを使ってどの項目において関連が強いかを把握してモデル化しました。さらに、事後確率を求めることによってアンケート結果に対する原因を解析することで今後の医療現場における改善につなげました。

参考：医療機関選択のためのベイジアンネットワークを使った一考察（静岡理工科大学）

製造分野

生産機器のセンサーデータと業務内容のデータを組み合わせることによって、不具合が発生した場合とその原因をモデル化することが可能です。データを基準にするだけでなくさらに人間の知見を追加する場合もあります。ベイジアンネットワークを分析することで、生産を続けるための問題点を推測できます。

参考：LCD製造工程における製造情報オントロジーとベイジアンネットワークを用いた不良原因探索支援システム（国立研究開発法人科学技術振興機構）

ベイジアンネットワークは、ペイズの定理を基本としておりさまざまな事象間の因果関係を図で表すモデリング手法の1つです。ネットワーク図においてグラフィカルにアウトプットを表現することや条件付き確率で事象間における因果の強さを決定することが特徴です。

ネットワーク図を活用することによって精度が低い部分を可視化でき、その都度修正できることから複雑に事象がからみあっている場合に適しています。例えば、マーケティングや故障診断、レコメンドシステムなどさまざまな分野において利用されています。

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